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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明公开了一种基于阿特金森社会福利函数的公平排名方法、系统及设备，首先构建了基于信任偏差和位置偏差的公平排名框架，在其中定义了排名的效用和排名对项目的影响，并依据公平分配理论引入了公平排名目标，解决了曝光公平存在的问题。然后基于经济学中阿特金森社会福利的思想构造了新的公平排名目标函数，通过解决约束优化问题满足了提出的公平目标。分析表明对于不平等厌恶参数的调节可以产生符合不同公平价值判断的排名，实现更优的公平‑效用权衡。最后采用BvN分解方法计算排名策略，根据概率采样并展示排名。
主权项：1.一种基于阿特金森社会福利函数的公平排名方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：计算排名位置位于第k位的项目i的信任偏差p+k和p-k；其中，p+k和p-k分别表示排名位置k的相关项目点击概率和不相关项目点击概率；p+k＝PC＝1|E＝1，R＝1，k；p-k＝PC＝1|E＝1，R＝0，k；其中，C∈{0，1}为表示用户是否点击项目的二元随机变量，E∈{0，1}为表示用户是否检查项目的二元随机变量，R∈{0，1}为表示项目相关度的二元随机变量；相关项目是二元随机变量R＝1的项目，不相关项目是二元随机变量R＝0的项目；步骤2：计算项目i得到的关注度vk；步骤3：根据信任偏差和关注度，计算排名策略π对项目i的影响步骤4：根据定义基于阿特金森社会福利的目标函数Fπ； 其中，I为包含m个项目的项目集合，ε是不平等厌恶参数，值越大表示对不公平程度越敏感，对于在排名中获得较低效用的项目产生的权重也越大，即更加关注提高获得较差结果的项目的效用；步骤5：通过求解约束优化问题获得公平的排名策略πASW对应的双随机矩阵步骤6：将双随机矩阵分解为置换矩阵的凸组合，将其转化为排名策略π，从而采样得到展示给用户的公平排名。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 基于阿特金森社会福利函数的公平排名方法、系统及设备
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